지정된 차원을 따라 'SparseTensor' 목록을 연결합니다.
연결은 이러한 희소 텐서의 밀집 버전과 관련됩니다. 각 입력은 요소가 증가하는 차원 수에 따라 정렬되는 'SparseTensor'라고 가정합니다.
연결 차원을 제외하고 모든 입력의 모양이 일치해야 합니다. `indices`, `values`, `shapes` 목록의 길이는 동일해야 합니다.
출력 형태는 해당 차원에 따른 입력 크기의 합인 연결 차원을 제외하고 입력과 동일합니다.
출력 요소는 증가하는 차원 수에 따라 정렬 순서를 유지하기 위해 다시 정렬됩니다.
이 작업은 'O(M log M)' 시간에 실행됩니다. 여기서 'M'은 모든 입력에서 비어 있지 않은 값의 총 개수입니다. 이는 임의의 차원에서 효율적으로 연결하기 위해 내부 정렬이 필요하기 때문입니다.
예를 들어 `concat_dim = 1`이고 입력이 다음과 같은 경우
sp_inputs[0]: 모양 = [2, 3] [0, 2]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
sp_inputs[1]: 모양 = [2, 4] [0, 1]: "d" [0, 2]: "e"
그러면 출력은 다음과 같습니다
모양 = [2, 7] [0, 2]: "a" [0, 4]: "d" [0, 5]: "e" [1, 0]: "b" [1, 1]: " 씨"
그래픽적으로 이는 다음을 수행하는 것과 동일합니다.
[ a] concat [ de ] = [ ade ] [bc ] [ ] [bc ]
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| static <T는 TType을 확장합니다. > SparseConcat <T> | |
| 출력 <TInt64> | 출력 인덱스 () 2D. |
| 출력 <TInt64> | 출력모양 () 1-D. |
| 출력 <T> | 출력값 () 1-D. |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
공개 방법
public static SparseConcat <T> create ( Scope 범위, Iterable< Operand < TInt64 >> 인덱스, Iterable< Operand <T>> 값, Iterable< Operand < TInt64 >> 모양, Long concatDim)
새로운 SparseConcat 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 지수 | 2D. 각 입력 `SparseTensor`의 인덱스입니다. |
| 가치 | 1-D. 각 `SparseTensor`의 비어 있지 않은 값. |
| 모양 | 1-D. 각 `SparseTensor`의 모양. |
| concatDim | 연결할 치수입니다. [-순위, 순위) 범위 내에 있어야 합니다. 여기서 순위는 각 입력 'SparseTensor'의 차원 수입니다. |
보고
- SparseConcat의 새 인스턴스